import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# f1 = pd.read_excel('詹姆斯哈登19赛季数据.xlsx', index_col='时间', parse_dates=['时间'])

f1 = pd.read_excel('../99 文件目录/詹姆斯哈登19赛季数据.xlsx')
f2 = pd.read_excel('../99 文件目录/火箭19年赛程.xlsx')
f1['日期'], f1['球队总分'] = pd.to_datetime(f2['时间']), f2['得分']
f1.dropna(axis=1, inplace=True)
f1.set_index('日期', inplace=True)

# 统计出哈登每个月的平均得分
plt.plot(f1['得分'].resample('m').mean(), 'r-o')
plt.show()
print('月最高平均分: %.2f' % f1['得分'].resample('m').mean().max())
print('月最低平均分: %.2f' % f1['得分'].resample('m').mean().min())
print('周最高平均分: %.2f' % f1['得分'].resample('W').mean().max())
print('周最低平均分: %.2f' % f1['得分'].resample('W').mean().min())
print('赛季场均得分: %.2f' % f1['得分'].mean())
print('赛季最高分: %0d' % f1['得分'].max())
print('赛季最低分: %0d' % f1['得分'].min())
print('得分30+场次数: %0d' % f1[f1['得分'] >= 30].shape[0])
print('得分40+场次数: %0d' % f1[f1['得分'] >= 40].shape[0])
print('得分50+场次数: %0d' % f1[f1['得分'] >= 50].shape[0])
print('得分60+场次数: %0d' % f1[f1['得分'] >= 60].shape[0])
f2 = f1[(f1['得分'] >= 10) & (f1['篮板'] >= 10) & (f1['助攻'] >= 10)].tail(1)
print('赛季最高分三双: %d+%d+%d' % (f2['得分'], f2['篮板'], f2['助攻']))
